A AgentBench avalia modelos de linguagem em oito ambientes distintos, incluindo sistemas operacionais, bancos de dados e compras na web. A ferramenta se concentra em oito conceitos fundamentais, como entender a entrada do usuário, consciência contextual e recuperação de informações. Além disso, a ferramenta é completamente open-source e pode ser baixada localmente.
Em um exemplo prático, a AgentBench pode ser utilizada para avaliar a capacidade de um modelo de linguagem em atuar como um agente de compras na web, buscando opções que sejam adequadas a um orçamento e preferência de cor específicos. O modelo pode buscar entre diferentes opções e fornecer uma lista ranqueada de resultados, demonstrando sua capacidade de operar como um agente.
Um artigo de pesquisa relacionado avaliou o desempenho de modelos de linguagem grandes como agentes, destacando a habilidade desses modelos em diferentes ambientes e as lacunas significativas de desempenho entre eles. A AgentBench fornece uma avaliação abrangente do desempenho dos modelos em diferentes ambientes, incluindo bancos de dados e sistemas operacionais.
Para utilizar a AgentBench localmente, você precisará de uma chave API do Open AI, Python instalado em sua máquina, Visual Studio Code como editor de código e Git instalado para clonar o repositório. Em seguida, você pode seguir os passos para instalar os pacotes necessários, verificar a instalação e inserir sua chave API para executar a aplicação.
A AgentBench pode ser customizada usando comandos e parâmetros diferentes, permitindo que você avalie diferentes benchmarks em ambientes variados. Além disso, o vídeo convida os espectadores a verificar o artigo de pesquisa para obter mais informações sobre a AgentBench e suas especificações.
Em resumo, a AgentBench é uma ferramenta poderosa para avaliar modelos de linguagem como agentes autônomos, permitindo uma avaliação mais abrangente e precisa de suas capacidades.